package dp.subsequence;

/**
 * 给你两个单词word1 和word2，请你计算出将word1转换成word2 所使用的最少操作数。
 *
 * 你可以对一个单词进行如下三种操作：
 *
 * 插入一个字符
 * 删除一个字符
 * 替换一个字符
 * 
 *
 * 示例1：
 *
 * 输入：word1 = "horse", word2 = "ros"
 * 输出：3
 * 解释：
 * horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')
 * rorse -> rose (删除 'r')
 * rose -> ros (删除 'e')
 * 示例2：
 *
 * 输入：word1 = "intention", word2 = "execution"
 * 输出：5
 * 解释：
 * intention -> inention (删除 't')
 * inention -> enention (将 'i' 替换为 'e')
 * enention -> exention (将 'n' 替换为 'x')
 * exention -> exection (将 'n' 替换为 'c')
 * exection -> execution (插入 'u')
 *
 */
public class leetCode72_minDistance {
    /**
     * dp[i][j] 表示以下标 i - 1 为结尾的字符串word1，和以下标 j - 1 为结尾的字符串word2，最近编辑距离为dp[i][j]。
     * 其实就代表长度为i和j时，最近编辑距离为dp[i][j]。
     * @param word1
     * @param word2
     * @return
     */
    public int minDistance(String word1, String word2) {
        int m = word1.length();
        int n = word2.length();
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
        for (int i = 0; i <= m; i++) {
            dp[i][0] = i;
        }
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            dp[0][i] = i;
        }

        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if(word1.charAt(i - 1) == word2.charAt(j - 1)){
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
                }else{
                    dp[i][j] = Math.min(Math.min(dp[i - 1][j],dp[i][j - 1]),dp[i - 1][j - 1]) + 1;
                }
            }
        }
        return dp[m][n];
    }

}
